package com.shujia.util

import org.apache.flink.contrib.streaming.state.EmbeddedRocksDBStateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment

object FlinkCheckpoint {

  /**
    * 开启checkpoint
    *
    * @param env:flink环境
    * @param interval：checkpoint间隔时间
    * @param checkpointPath： checkpoint保存位置
    */
  def doCheckpoint(env: StreamExecutionEnvironment,
                    interval: Long,
                    checkpointPath: String
                  ): Unit = {
    /**
      * 开启checkpoint
      *
      */

    // 每 1000ms 开始一次 checkpoint
    env.enableCheckpointing(interval)

    // 高级选项：

    // 设置模式为精确一次 (这是默认值)
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

    // 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
    env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)

    // Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)

    // 允许两个连续的 checkpoint 错误
    env.getCheckpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(2)

    // 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
    env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)

    // 使用 externalized checkpoints，这样 checkpoint 在作业取消后仍就会被保留
    env.getCheckpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(
      ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)


    /**
      * 设置checkpoint保存数据方式和位置
      *
      */
    //老版本
    //env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs://master:9000/flink/checkpoint/"))

    //新版本
    //rocksDB状态后端
    env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend(true))
    //env.setStateBackend(new HashMapStateBackend())
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage(checkpointPath)

  }
}
